docbrain

プロジェクトの状況: クライアントのソースは公開、サーバーは非公開。 DocBrainがネットワーク境界のあなた側で実行するすべてのもの——docbrain CLIとIDE MCPサーバー——のソースは、このリポジトリのcrates/にあり、MITライセンスで、公開CIでビルド・テストされています。このリポジトリの他のすべてのものも同様です。あなたの環境で何が実行され、何が外部に出ていくのかを正確に監査できます。サーバーは無料の本番用Dockerイメージ（BSL 1.1は本番利用を許可）として提供され、完全なHelmチャート、完全な設定、脅威モデル、本番でのセルフホストに必要なすべてのドキュメントが含まれます。サーバーのソースは当面非公開のままです——当初は2026年前半の公開を目標としていましたが、その期限を逃しました。確実に達成できると確信するまで新しい日付は公表しません。サーバーが非公開であることがあなたにとって受け入れがたい場合、それは合理的な立場であり、私たちはそれを尊重します：DocBrainがどのように信頼を得るか。貢献について：クライアントクレートへのコードPR、およびドキュメント、設定、バグ報告を受け付けています。サーバーのソースが公開される際は、Business Source License 1.1の下で公開されます。

課題

すべての組織は、決して書き留められない知識の上で動いています：会議での決定、誰かが午前2時に見つけた修正、たった一人だけが知っている回避策。それはPR、チャットスレッド、チケット、そして人々の頭の中に存在します。その人がチームを移るか退職すると、何年分の文脈が一緒に去っていきます。

「ドキュメントをインデックスしてチャットボットを追加する」ツールは、問題の間違った半分を解決します：古く不完全なWikiを少し速く取得するだけです。実際に組織を動かしている知識は、そもそも捕捉されていません。そして、AIが人間が吸収できるよりも速くコード、変更、流暢なドキュメントを生成するようになった今、状況は悪化しています——あなたのエージェントもそれらのドキュメントを読むのです。ドキュメントを増やすことは簡単です。組織が信頼できるドキュメントこそが希少なものなのです。

Related MCP server: MCPDocSearch

DocBrainの仕組み

DocBrainは知識を発生源で、生成された瞬間に捕捉します：

  Someone merges a change      ──→  decisions, caveats, procedures extracted
  A team works through chat    ──→  the answer, distilled from the thread
  A deploy goes out            ──→  what changed and why
  On-call resolves an incident ──→  the fix and the root cause
  Any other system you run     ──→  ingested via the Connector SDK

初日から過去も読み込みます。 何年も使ってきたシステムを指定してください——アーカイブされたSlackチャンネル、クローズ済みチケット、マージ済みプルリクエスト、2022年以降誰も開いていないWiki——それらをその場で読み取り専用で取り込みます。最初の回答が、誰も書いたことを覚えていないスレッドから得られるかもしれません。移行は不要で、誰もファイルを整理し直す必要はありません。

捕捉された断片は信頼度スコアが付けられ、ひとつのメモリに接続され、主張ごとの出典付きのドキュメントに構成されます。ドラフトは公開前に人間のレビューを経由します。その後、DocBrainは結果の誠実さを維持します：鮮度追跡、矛盾検出、現実の変化に応じた陳腐化アラート。質問すれば、引用付きの回答——または推測ではなく誠実な「わかりません」を得られます。

クイックスタート

git clone https://github.com/docbrain-ai/docbrain.git && cd docbrain
./scripts/setup.sh    # interactive wizard: picks provider, sets keys, starts services

または手動で：

cp .env.example .env   # set LLM_PROVIDER and API keys
docker compose up -d

# Get the auto-generated admin API key
docker compose exec server cat /app/admin-bootstrap-key.txt

# Open the web dashboard
open http://localhost:3001

# Or ask a question via API
curl -H "Authorization: Bearer <key>" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"question":"How do I deploy to production?"}' \
     http://localhost:3001/api/v1/ask

完全なセットアップガイド：docs/quickstart.md

エージェントに教える

チームがClaude CodeやCursorを使っている場合、docbrain-mcpサーバーはすでにエージェントに捕捉ツールを提供しています——ほとんどのチームはエージェントにそれを使うよう指示していないだけです。CLAUDE.mdに3行追加するだけで、すべてのデバッグセッションがドキュメントになります：

When we resolve an error or discover non-obvious behavior, call
docbrain_suggest_capture for the files involved. If a gap exists, draft a
3–5 line capture and ask me to approve it before calling docbrain_annotate.

エージェントが何かを修正し、組織がすでにそれを知っているかを確認し、あなたの承認を得て、不足しているものをレビューキューに登録します。知識は、それが無料である唯一の瞬間——修正の数秒後——に捕捉されます。Cursorのセットアップとプライバシーモデルを含む完全なガイド：docs/agents.md

得られるもの

• 13の組み込みソースからの捕捉 — Confluence、Slack、Teams、GitHub、GitLab、Jira、PagerDuty、Linear、OpsGenie、Rootly、Zendesk、Intercom、ローカルファイル、さらにその他のソース向けの言語非依存のConnector SDK。取り込みガイド →

• 引用付きのAsk — ハイブリッドベクトル＋キーワード検索、信頼度スコア付きの回答。低信頼度の場合は推測せずに明確化の質問をします。API →

• docbrain generate — 自社のランブック、インシデント、スレッド、PRに基づくオンデマンドのドキュメント生成。主張ごとの出典と、知識が答えられない場合の誠実なneeds_input付き。生成ガイド →

• すべてのドキュメントに対する品質ゲート — 構造的、スタイル（あなたのスタイルガイドを自動適用）、意味的スコアリング。スコアリングされていないものはシステムに入りません。スタイルポリシー →

• レビューワークフローと所有権 — 多段階承認、スペース所有者、SLA、ガバナンスダッシュボード。ドキュメントに説明責任を持たせます。ガバナンス → · レビュー →

• オートパイロット — 未回答の質問をギャップにクラスタリングし、根拠のある修正のドラフトを生成し、人間のレビューに回します。監督なしに公開されるものはありません。オートパイロット →

• ライブインテリジェンス — 質問した瞬間に接続されたシステムを読み取り、インデックスされた履歴とひとつの引用付き回答に統合します。書き込み可能なツールは検出時に破棄されるため、何かを変更する能力を保持することはありません。MCPツール →

• 鮮度と矛盾の検出 — 陳腐化したドキュメントのフラグ付け、矛盾するドキュメントの表面化、依存ドキュメント間のカスケード陳腐化の追跡。ナレッジインテリジェンス →

• 学習パイプライン（オプション、デフォルトではオフ） — 回答へのフィードバックで、あなたのコーパス上の埋め込みモデルを微調整できます。検索があなたのコードベースで「類似」の意味を学習します。バージョンは昇格前に品質でゲートされ、退行した場合は自動的にロールバックされます。完全にあなたのインフラ上で実行されます。学習 →

• 予測インテリジェンス — 新規参入者が最初の30日間に尋ねる質問からのオンボーディングギャップ検出、季節的なクエリ予測、コード変更トリガーのドキュメントレビュー。ナレッジインテリジェンス →

• ソースシステムのACLミラーリング — Confluenceの制限、Slackチャンネルのメンバーシップ、リポジトリの可視性をクエリ時に強制。アクセス制御 →

• RBAC、SSO、監査ログ — 4段階のロール、GitHub/GitLab/OIDC SSO、スペースごとの分離。RBAC →

• チームが働くすべての場所で — Webダッシュボード、Slackコマンド、CLI、CIフック、Claude Code、Cursor、およびMCP互換の任意のエディタ向けMCPツール。Slack →

アーキテクチャ

graph TB
    subgraph "Capture Layer"
        CI["CI/CD Pipelines"]
        IDE["IDE (MCP)"]
        SLACK["Slack / Teams"]
        WEB["Web UI"]
        CLI["CLI"]
        API_EXT["External APIs"]
    end

    subgraph "DocBrain Server (Rust / Axum)"
        FRAG["Fragment Router"]
        QUAL["Quality Pipeline"]
        CLUST["Clustering Engine"]
        COMP["Composition Engine"]
        REV["Review Workflows"]
        RAG["RAG Pipeline"]
        AUTO["Autopilot"]
        GOV["Governance"]
        EVT["Event Bus + Webhooks"]
    end

    subgraph "Storage"
        PG["PostgreSQL"]
        OS["OpenSearch<br/><i>vector + keyword</i>"]
        RD["Redis"]
    end

    CI & IDE & SLACK & WEB & CLI & API_EXT --> FRAG
    FRAG --> QUAL --> CLUST --> COMP --> REV
    WEB & CLI & SLACK --> RAG
    RAG & AUTO & GOV --> PG & OS
    EVT --> PG

Rustサーバー、PostgreSQL、OpenSearch、Redis。完全な設計：docs/architecture.md

セキュリティ

DocBrainは完全にあなたのインフラ内で実行され、ソースに対して読み取り専用です。モデルを実行する場所を選択できます：Ollamaによる完全ローカル（外部送信ゼロ）、自社クラウドアカウント（Bedrock、Azure、Vertex——自社のKMS、自社の監査証跡）、またはプロバイダーAPI。ドキュメント、埋め込み、インデックスがネットワークの外に出ることはありません。あなたが選択したLLMに届くのはクエリと関連チャンクだけです。

APIキーはArgon2でハッシュ化され、すべてのエンドポイントでRBACが強制され、レート制限はキーごと、管理者アクションは監査ログに記録されます。インストールするクライアントコードはcrates/でオープンソースです。完全な脅威モデル——11の分析済み攻撃ベクトルと運用者チェックリスト——が公開されています：THREAT_MODEL.md

LLMプロバイダー（14）： Anthropic、OpenAI、AWS Bedrock、Ollama、Google Gemini、Vertex AI、Azure OpenAI、DeepSeek、Groq、Mistral、xAI、OpenRouter、Together AI、Cohere。プロバイダー設定 →

デプロイ

# Docker Compose — everything behind a single origin at localhost:3001
docker compose up -d

# Kubernetes
helm install docbrain ./helm/docbrain \
  --set llm.provider=anthropic \
  --set llm.anthropicApiKey=sk-ant-...

Kubernetesガイド → · 設定 →

ドキュメント

実際の動作を見る

▶ 編集なしで録画されたクイックスタート — インストール → 取り込み → 引用付き回答 → generateが生のオンコールメモを出典を引用するランブックに変換。90秒、公開済みイメージ、100%ローカルモデル、演出なし。

独立した評価

私たちはAtlassian自身のAIアシスタントを開き、DocBrainと比較するよう依頼し、その完全な回答を無編集で公開しました。それが勝っている点も含めてです。

「DocBrainの『決して書き留められなかった知識を捉える』というのは、私には根本的に解決できない問題を解決している。」 — Rovo、直接比較プロンプトへの回答

Rovoが勝っている点：ネイティブなAtlassian統合、既存のAtlassian Cloudチーム向けのゼロセットアップ、幅広いワーク実行、そして300万以上のユーザー。完全なトランスクリプト →

まだ証明できていないこと

過大主張を拒否することを基盤にしたプロジェクトは、自分自身についても過大主張すべきではありません。

• サーバーはクローズドソースです。 ネットワーク内で実行されるクライアントはMITライセンスで監査可能であり、crates/にあります。サーバーは公開されていません。2026年前半を目標としていましたが、達成できず、確信が持てるまで新しい日付は発表しません。

• 測定された精度ベンチマークは公開していません。 グラウンディングは社内で測定され、すべてのモデル昇格のゲートとなっていますが、実際の顧客コーパス全体で測定され、その方法論とともに公開できるようになるまで、このREADMEには数値を記載しません。

• セルフホスティングは私たちだけの特徴ではありません。 オープンソースの代替品は存在し、いくつかは検索において本当に優れています。中には私たちよりも寛容なライセンスのものもあります。彼らがやらないのは、決して書き留められなかったものを捉えることです。その点で私たちを評価してください。

• 私たちのエビデンスベースはソフトウェアチームにとって最も強力です。 このメカニズムはサポート、オペレーション、その他のビジネス全体に一般化されますが、公開された統計はすべての場所で測定されたわけではなく、そのように示唆することはありません。

コミュニティ

• GitHub Issues： バグ報告と機能リクエスト

• GitHub Discussions： 質問とコミュニティでの会話

• メール： hello@docbrainapi.com

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。クライアントツールのソース（crates/）はコードPRを受け付けています。サーバー側のコントリビューションは、ドキュメント、設定、バグ報告として最も適しています。コントリビューションガイドを参照してください。

セキュリティレポート

セキュリティの脆弱性を報告するには、SECURITY.mdを参照してください。公開のIssueを立てるのはやめてください。

ライセンス

このリポジトリはMITライセンスです。docbrain CLI、MCPサーバー、Helmチャート、設定、例、ドキュメントが対象です。

DocBrainサーバーのバイナリとコンテナイメージは、Business Source License 1.1の下で配布されています。ホステッドサービスとしてDocBrainを提供する場合を除き、本番環境での使用は許可されています。代替ライセンスについては：licensing@docbrainapi.com。

行動規範

Contributor Covenant行動規範。懸念事項はhello@docbrainapi.comまで報告してください。